MLOps定義

　　MLOps是一門工程學(xué)科，旨在統(tǒng)一 ML 系統(tǒng)開發(fā)（dev）和 ML 系統(tǒng)部署（ops），以標(biāo)準(zhǔn)化過程生產(chǎn)高性能模型的持續(xù)交付。實現(xiàn) MLOps 有助于使機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載可靠且可重現(xiàn)。 例如，你將能夠在始終將模型保留在生產(chǎn)環(huán)境中時根據(jù)需要監(jiān)視、重新訓(xùn)練和重新部署模型。

MLOps 體系結(jié)構(gòu)包括以下部分：

1. 設(shè)置：為解決方案創(chuàng)建所有必需的 Azure 資源。
2. 模型開發(fā)（內(nèi)部循環(huán)）：瀏覽并處理數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和評估模型。
3. 持續(xù)集成：打包并注冊模型。
4. 模型部署（外部循環(huán)）：部署模型。
5. 持續(xù)部署：測試模型并提升到生產(chǎn)環(huán)境。
6. 監(jiān)視：監(jiān)視模型和終結(jié)點性能

MLOps-預(yù)測糖尿病示例

　　　　接下來將以機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的糖尿病數(shù)據(jù)集（糖尿病數(shù)據(jù)集 - Azure Open Datasets | Microsoft Learn）使用Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作室對該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型并部署。

　　創(chuàng)建工作區(qū)

　　　　?Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)工作區(qū)來使用設(shè)計器。 工作區(qū)是 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級資源，提供一個中心位置用于處理 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)中創(chuàng)建的所有項目。

　　導(dǎo)入數(shù)據(jù)

　　　　在新建立的工作區(qū)中創(chuàng)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并標(biāo)記好名稱和數(shù)據(jù)類型。

　　　　選擇數(shù)據(jù)源并導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

　　　　預(yù)覽數(shù)據(jù)并設(shè)置數(shù)據(jù)格式后創(chuàng)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　創(chuàng)建計算資源

　　　　選擇合適的計算群集創(chuàng)建（這里選擇了一個最便宜的）。

　　創(chuàng)建管道

　　　　Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)管道可將多個機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理步驟組織成單個資源。

　　　　通過拉取左側(cè)組件到右側(cè)的畫布上即可進(jìn)行組件的放置，并可在對應(yīng)的輸入/輸出間建立管道，并且可以在組件上設(shè)置對應(yīng)的參數(shù)。

　　　　最終創(chuàng)建的管道如下：其中“Prediction-diabetes”為準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)，“Select Columns in Dataset”組件選擇有效的數(shù)據(jù)列，“Normalize Data”組件將數(shù)據(jù)正則化，“Split Data”組件將數(shù)據(jù)按照7:3的比例分為訓(xùn)練集和測試集，利用“Two-Class Logistic Regression”和“Train Model”組件對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行二元回歸建立模型，“Score Model”和“Evaluate Model”組件對模型進(jìn)行評分和評估。

　　查看結(jié)果

　　　　配置前面創(chuàng)建的計算集群并提交后等待一段時間便可查看模型評估結(jié)果。

　　創(chuàng)建實時推理管道并部署

　　　　若要部署管道，必須先將訓(xùn)練管道轉(zhuǎn)換為實時推理管道。 此過程會刪除訓(xùn)練組件，并添加 Web 服務(wù)輸入和輸出來處理請求。如圖所示配置好后便可以創(chuàng)建實時推理管道并部署。

　　通過終端測試數(shù)據(jù)

　　　　終端部署成功后，在左側(cè)“服務(wù)終端”中便可找到已部署的服務(wù)終端。輸入數(shù)據(jù)即可使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行分析。

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-682380.html

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